Архитекторы цифровой сложности: как проектируют и внедряют комплексные ИТ-системы в 2025 году

О том, что входит в понятие КИТС сегодня, зачем им искусственный интеллект, как управлять их архитектурой и что ждёт нас через 5–10 лет.

Комплексные ИТ-системы – это не просто платформа и софт. Это масштабные технологические организмы, в которых живут бизнес-процессы, хранится критичная информация, строятся сервисы будущего. Сегодня они становятся всё более интеллектуальными, адаптивными и сложными. Мы поговорили с теми, кто проектирует такие системы под ключ – техническим директором компании «Софтлайн Решения» Алексеем Пилипчуком и его заместителем Дмитрием Чиндяскиным.

Что вы сегодня вкладываете в понятие «комплексные ИТ-системы»? Какова их структура и роль?

А. Пилипчук: комплексная ИТ-система – это не просто набор ПО. Это, по сути, технологическая экосистема, которая охватывает всё – от аппаратной инфраструктуры и инженерных платформ до бизнес-приложений и аналитики. В основе – автоматизация, масштабируемость и надежность.

Для большинства наших заказчиков КИТС – это не просто про «удобную ERP» или «новый BI-инструмент». Это полноценный ИТ-ландшафт предприятия. Пример – контейнерный ЦОД, где работает ERP, интегрированная с системой логистики и аналитики. Это живой организм, где всё взаимосвязано.

Д. Чиндяскин: такие системы включают в себя огромное количество компонентов: от базовых вычислительных мощностей и сетевой инфраструктуры до платформ управления, DevOps-инструментов, аналитических модулей. Всё это – в тесной увязке с задачами бизнеса.

Какие основные вызовы возникают при разработке и внедрении таких систем?

Д. Чиндяскин: прежде всего – сложность. Это и архитектурная сложность, и организационная. В каждом проекте – своя структура, свои ограничения, свои приоритеты. Невозможно «просто взять и внедрить» – мы фактически погружаемся в бизнес клиента.

Мы глубоко интегрируемся в команды заказчика, выделяем сильных архитекторов и системных аналитиков, которые ведут проект от аудита до запуска. Без этого комплексную систему не построить.

А. Пилипчук: плюс – ресурсы. Деньги, время, компетенции. Необходимо тщательно планировать, понимать риски, правильно выбрать технологии. Ошибка на старте может дорого стоить.

Какую роль сегодня играет ИИ в КИТС? Где он уже реально помогает?

А. Пилипчук: ИИ – это уже не роскошь, а необходимость. Если говорить прямо: не использовать ИИ – это как пытаться участвовать в гонке на паровом автомобиле. Он помогает автоматизировать сложные процессы, работать с Big Data, прогнозировать сбои, оптимизировать архитектуру.

Мы внедряем ИИ как отдельные сервисы: модули анализа поведения пользователей, чат-боты, механизмы подготовки документации, интеллектуальные фильтры. Это отдельные шестеренки, которые крутятся внутри большой системы.

Д. Чиндяскин: и всё чаще эти шестерёнки становятся ключевыми. Например, в ритейле мы используем ИИ для обработки первичных документов, в ИБ – для выявления аномалий, в клиентской поддержке – для голосовых ассистентов. ИИ всё глубже внедряется, меняя сами подходы к проектированию.

Как вы подходите к проектированию архитектуры КИТС? Какие инструменты используете?

Д. Чиндяскин: у нас нет универсального рецепта – всё зависит от масштаба, целей, бюджета, зрелости ИТ-заказчика. Мы всегда начинаем с предпроектных обследований и аудитов. Изучаем текущий ландшафт, оцениваем риски, выстраиваем несколько сценариев архитектуры и только потом выходим на оптимальный путь.

Иногда мы комбинируем микросервисы для критичных компонентов и монолит для вспомогательных. Используем TOGAF, моделируем процессы в BPMN, собираем аналитику через CMDB и другие инструменты.

А. Пилипчук: это тонкая инженерная работа, где архитектура должна быть не просто надежной, но и предсказуемой, масштабируемой, прозрачной. Особенно если в системе – ИИ, облака, RPA и другие современные технологии.

Как ИИ влияет на саму архитектуру систем? Что он меняет?

А. Пилипчук: ИИ диктует новую модульность. Модели машинного обучения разворачиваются как отдельные сервисы, зачастую – в облаке. Это требует встроенной поддержки контейнеризации, GPU/TPU, MLOps-инфраструктуры.

Архитектура превращается в динамическую среду. Она сама учится, самооптимизируется, реагирует на угрозы. То, что раньше было просто «серверной схемой», теперь становится цифровым организмом.

Д. Чиндяскин: нам приходится проектировать системы, в которых ИИ не просто встроен, а становится частью архитектурного ядра. Пример – распределенные модели, работающие на edge-устройствах и передающие данные в центральный ИИ-ядро.

Какие ИИ-технологии и тренды вы считаете наиболее перспективными?

Д. Чиндяскин: генеративный ИИ – огромный потенциал. Уже сейчас мы используем такие инструменты для генерации прототипов, интерфейсов, даже кода. Это ускоряет MVP и уменьшает порог входа в проекты.

Также – гиперавтоматизация: RPA + ИИ = взрыв производительности. AIOps – ИИ для инфраструктуры. Автономные ИИ-системы, которые работают без оператора. И, конечно, квантовое машинное обучение – пока в зачатке, но в перспективе способное изменить весь рынок.

Безопасность: как вы подходите к защите данных в комплексных системах с ИИ?

А. Пилипчук: только комплексный подход: технические, организационные, правовые меры. Традиционные инструменты – шифрование, контроль доступа, аудит операций. Дополнительно – анонимизация, локальные модели (если проект чувствительный), токенизация.

Д. Чиндяскин: угроз стало больше, а ИИ может быть как защитником, так и уязвимостью. Поэтому нужно строить архитектуру с нуля под новые риски, обучать персонал, проводить постоянный мониторинг и реагирование. Безопасность – это не замок на двери, это экосистема.

Масштабирование: как готовите системы к росту, особенно с учетом ИИ-данных?

Д. Чиндяскин: используем всё, что работает: Kubernetes, Auto Scaling, распределённые хранилища, стриминговые платформы. Часто применяем подход «инфраструктура как код» – это позволяет масштабироваться гибко и безболезненно.

Для обработки ИИ-данных – Spark, Kafka, Flink. Если нужно – поднимаем специализированные GPU-узлы. У нас гибкий стек, который можно адаптировать под любой сценарий.

Как ИИ изменит подход к КИТС в ближайшие 5–10 лет?

А. Пилипчук: ИИ станет неотъемлемым звеном: от архитектуры до эксплуатации. Будут появляться системы, которые сами себя настраивают, сами выявляют ошибки, сами выбирают оптимальные режимы. Появятся новые роли: инженеры по ИИ-этике, дизайнеры ИИ-интерфейсов, стратеги по автоматизации.

Д. Чиндяскин: разработка станет ближе к бизнесу: low-code + ИИ = демократизация ИТ. Больше будет гибридных решений, распределенной обработки, предиктивной аналитики. Мы увидим более умные, быстрые и безопасные системы, чем когда-либо прежде.

Какие новые возможности ИИ открывает для бизнеса через КИТС?

А. Пилипчук: всё, от ускоренного вывода продуктов до предиктивной монетизации. Бизнес сможет быстрее тестировать гипотезы, запускать сервисы, выходить на рынок.

Д. Чиндяскин: ИИ – это новый уровень эффективности. Автоматизация, персонализация, прогнозирование, виртуальные ассистенты, круглосуточная поддержка. Компании, которые первыми научатся интегрировать ИИ в инфраструктуру, получат серьезную фору.

Если сформулировать главный принцип создания комплексных систем сегодня – какой бы он был?

А. Пилипчук: системы должны быть живыми. Способными адаптироваться, развиваться и защищаться. Архитектура – это не каркас, а ДНК бизнеса.

Д. Чиндяскин: и всё начинается с цели. Не с выбора технологий, не с красивой схемы. А с вопроса: зачем это нужно бизнесу? Ответ на него определяет всё остальное.